De la teoría a la práctica - página 417
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Esto es lo que pienso.
Si la distribución de una muestra de, digamos, 1.000.000 de ticks es inestable (y todavía no puedo conseguir ese volumen en mi tiempo exponencial) y cambia de varianza con el tiempo, entonces resulta que en mi caso no se puede utilizar ni la media aritmética ni la media ponderada como medida de tendencia central.
Esto me deja con la mediana.
Los canales deben trazarse en relación con la mediana. ¿Es eso cierto?
Esta inestabilidad puede ser una consecuencia de la no estacionariedad (no necesariamente, pero sí muy probable). En el caso de la no estacionariedad, es probable que cualquier cantidad de muestreo (momentos, cuantiles, etc.) carezca de sentido. Por algo escribí sobre los fundamentos de la teorización: las cantidades de muestreo suelen contarse para una serie de variables aleatorias igualmente distribuidas. En el caso de los incrementos no estacionarios se distribuyen de forma diferente (por definición)
Chicos, hay que tomar una autocorrelación invertida (regresión) y utilizarla para construir incrementos, observar errores, distribuciones, enseñar NS o lo que se quiera
La única diferencia entre las teorías del mercado efectivo y el fractal es que la serie no es autorregresiva sino invertida. De ahí que exista una memoria, dicha serie es predecible.
Además, puede ser una autorregresiva invertida de n-ésimo orden, incluso el adelgazamiento de Erlang puede funcionar aquí.
y picar la masa por toneladas.
Terminaré el indicador cuando vuelva de las vacaciones. Pero hazlo tú mismo, no seas perezoso. No está escrito en ninguna parte en los libros sobre ello, así que hay una posibilidad :)
Chicos, hay que tomar una autocorrelación invertida (regresión) y usarla para construir incrementos, observar errores, distribuciones, enseñar NS o lo que se quiera
La única diferencia entre las teorías del mercado efectivo y del fractal es que la serie no es autorregresiva sino invertida. De ahí que exista una memoria, dicha serie es predecible.
Además, puede ser una autorregresiva invertida de n-ésimo orden, incluso el adelgazamiento Erlang puede funcionar aquí.
y picar la masa por toneladas.
Terminaré el indicador cuando vuelva de las vacaciones. Pero hazlo tú mismo, no seas perezoso. No está escrito en ninguna parte de los libros, así que hay una posibilidad :)
¿Se refiere al flujo autorregresivo inverso (IAF)?
¿Se refiere al flujo autorregresivo inverso (IAF)?
Lo siento, no sé el nombre, tal vez
hay que leer, si se divide la muestra en 2 partes iguales, la primera se invierte en sentido especular y se cuenta por valores AF o autorregresivos (el valor del lag se toma de la segunda muestra), entonces sí
y el tamaño de la ventana debe cambiar cuando se busque el menor error en las muestras, es decir, tomar 4 puntos, dividir por 2, voltear el segundo trozo en forma de espejo, contar la correlación, tomar 6 puntos, luego 8, etc. Cuanto más grande sea la ventana y más alta la correlación, más interesante para el comercio
Por desgracia, no sé el nombre, tal vez
hay que leer, si allí una muestra se divide en 2 partes iguales, la primera se invierte en sentido especular y se cuenta como un akf o autoreg. por valores (el valor del lag se toma de la 2ª muestra), entonces sí
y el tamaño de la ventana debe cambiar cuando se busque el menor error en las muestras, es decir, tomar 4 puntos, dividir por 2, voltear el segundo trozo en forma de espejo, contar la correlación, tomar 6 puntos, luego 8, etc. Cuanto más grande sea la ventana y más alta la correlación, más interesante para el comercio
¿Estás alucinando?
¿Qué significa?
Por desgracia, no sé el nombre, tal vez
Tengo que leerlo, si divide la muestra en 2 partes, la primera se invierte de forma especular y cuenta como un acf o autoreg. entonces sí.
Aparentemente es otra cosa, pero también del campo de las redes neuronales.
Aun así, no creo que haya formas de reducir las series de precios a algún tipo de proceso estacionario. Más bien hay que adaptar los métodos disponibles para los procesos no estacionarios (por ejemplo, el problema de la decadencia)
Además, la ACF de muestreo (así como la distribución de muestreo, los momentos, etc.) sólo tiene sentido para un proceso estacionario. En el caso de un proceso no estacionario habrá problemas como el TCAparentemente es otra cosa, pero también del campo de las redes neuronales.
Aun así, no creo que haya formas de reducir la serie de precios a cualquier proceso estacionario. Más bien, es necesario adaptar los métodos disponibles para los procesos no estacionarios (por ejemplo, el problema de la decadencia).
Probablemente no toda la serie, pero partes separadas de ella pueden ser reducidas a tal estado usando este método con la eliminación de los "malos".
Pero es más fácil terminar después y ver que explicar en sus propios términos inventados :)
Además, la ACF selectiva (así como la distribución selectiva, los momentos, etc.) sólo tiene sentido para un proceso estacionario. En el caso de la no estacionariedad habrá problemas como con el TC
La búsqueda de un proceso estacionario se realiza mediante la cointegración del gráfico consigo mismo, pero con una parte invertida del mismo. Las partes que no tienen éxito se omiten y no se produce ninguna negociación
Pero estoy cansado de inventar nuevas entidades :) entonces lo demostraré en el indicador, en primer lugar a mí mismo
otra perversión del precio
¿Cómo se podría explicar de forma sencilla la utopía de tal ocupación...?
¡Ah, oh!
Supongamos que voy a una tienda y, de repente, empiezo a calcular cuánto se ha abaratado o encarecido el precio. // O peor aún - tirando de un fibo en la etiqueta del precio.
Afirmo - He hecho una estimación del pasado.
No es probable que este análisis me permita hacer una predicción, ¿verdad?